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Développement d'un algorithme d'apprentissage incrémental pour une neuroprothèse adaptative

Data intelligence dont Intelligence Artificielle Défis technologiques Informatique et logiciels Sciences pour l’ingénieur

Résumé du sujet

Près de 746 000 personnes subissent une lésion de la moelle épinière chaque année, entraînant une altération voire une perte totale des fonctions motrices. Les interfaces cerveau-machine (ICM) traduisent les signaux neuronaux cérébraux en commandes vers des effecteurs externes, offrant ainsi aux patients le contrôle sur des orthèses, des prothèses ou même sur leurs propres membres grâce à une stimulation électrique. Le projet vise à développer un modèle adaptatif de décodage en temps réel permettant de contrôler les mouvements des bras de l'exosquelette développé à Clinatec. Pour atteindre cet objectif, les deux principaux objectifs du post-doctorat sont : premièrement, développer un apprentissage automatique incrémental pour un cadre BMI adaptatif (Ada BMI) afin de permettre une mise à jour en temps réel du modèle de décodage, et deuxièmement, améliorer les performances du décodeur en extrayant des caractéristiques plus informatives, telles que le couplage de fréquences croisées. Ces améliorations permettront de réduire le temps d'entraînement des sessions et ainsi d'améliorer le confort des patients. Ce sujet se situe à l'interface de trois laboratoires du CEA : CEA-LIST, Clinatec et Neurospin.

Laboratoire

Département Systèmes et Circuits Intégrés Numériques (LIST)
DSCIN
Laboratoire Intelligence Intégrée Multi-capteurs
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